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在「外滩大会·具身智能：从泛化到行动，重塑产业未来」上，这些大牛都说了什么？
9月11日，机器之心联合出品的外滩大会见解论坛聚焦具身智能。多位学界和业界代表分享看法，如孙富春称训练场可破数据瓶颈，江磊指其是新型数据工厂。思辨和圆桌环节探讨技术路线、应用场景等关键问题。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
X爆火Overleaf科研辅助神奇PaperDebugger
当下学术写作借助大语言模型辅助时，流程繁琐且上下文易丢失。新加坡国立大学团队推出的 PaperDebugger 是基于插件的多智能体系统，寄生在 Overleaf 编辑器内，可完成多任务，解决现有工具不足。
4.2w颗星！学术科研 AI 工作流
这是一套有4.2w颗星的学术研究技能包，涵盖研究到论文出版全流程。它不替写论文，接手搜文献等杂事。有四个核心skill，支持多文献引用格式，能编译成PDF，还介绍了安装和使用方式。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。
50+ 当下 Agent 关键数据与发展趋势预测
index.dev报告整理50+条AI Agent统计数据，涵盖采用率、市场规模等。介绍技术栈各层级，如开发者层提升编码效率，知识工作者层辅助办公。还提及企业采用趋势、用户交互变化、市场规模增长等内容。
2025 年 InfoQ 趋势报告：AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客，总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域，也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术，还对 2025 年相关领域发展作出预测。
理解Ray Data分布式数据处理原理-源码分析
Ray Data是构建于Ray之上的分布式数据处理库，提供高性能且可扩展的API，可用于AI场景。文章从源码入手，分析其流式执行原理，包括读取数据源、构建数据处理、输出数据等环节，还介绍了LogicalPlan转PhysicalPlan及流式执行过程。
DMS Airflow：企业级数据工作流编排平台的专业实践
DMS Airflow 基于 Apache Airflow，集成阿里云 DMS 系统能力，为数据团队提供工作流调度等功能。文章介绍其高级编排能力、DMS 集成特殊能力及使用示例，总结核心优势与适用场景。
Anthropic发布AI就业冲击报告，数据让人意外
Anthropic发布AI对劳动力市场影响的报告，基于真实数据和理论智能分析。提出“观察暴露度”新指标，揭示AI理论能力与实际应用差距大，还给出高危职业排行，分析受影响人群、安全职业等。